numpy基本使用(一)
一、简介
NumPy(Numerical Python) 是用于科学计算及数据处理的Python扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
二、数据结构
numpy基本数据结构类型为Ndarray对象,其为可存放同类型元素的多维数组。
- 创建ndarray语法如下
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
示例
使用前导入numpy包
import numpy as np
- 传入多维列表
a = np.array([[0, 1], [2, 3]])
print (a)
# 输出:[[0 1]
# [2 3]]
- 指定维度
a = np.array([1, 2, 3], ndmin = 2)
print (a)
#输出: [[1 2 3]]
-包含的基本属性
属性 | 说明 |
---|---|
ndarray.ndim | 秩,即轴的数量或维度的数量 |
ndarray.shape | 数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列 |
ndarray.size | 数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值 |
ndarray.dtype | ndarray 对象的元素类型 |
ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位 |
ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 |
ndarray.real | ndarray元素的实部 |
ndarray.imag | ndarray 元素的虚部 |
ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性。 |
三、花式创建narray的9种方法
- 创建指定shape的空narray
numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') # order可取"C"(行优先)和"F"(列优先)。
- 示例
x = np.empty([3,2], dtype = int)
print (x)
输出: [[ 6917529027641081856 5764616291768666155] [ 6917529027641081859 -5764598754299804209] [ 4497473538 844429428932120]]
2. 创建全0的narray
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
- 示例
x = np.zeros((5,), dtype = np.int)
print(x)
输出: [0 0 0 0 0]
3. 创建全1的narray
numpy.ones(shape, dtype = float, order = 'C')
- 示例
x = np.ones(5)
print(x)
输出: [1. 1. 1. 1.]
- 从range创建narray
numpy.arange(start = 0, stop, step = 1, dtype =None)
- 示例
x = np.arange(5)
print (x)
输出: [0 1 2 3 4]
5.创建等差数列填充的narray
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
# endpoint 是否包含最后一个数
retstep 是否显示步长
- 示例1
a = np.linspace(1,10,10)
print(a)
输出: [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]
- 示例2
a = np.linspace(1,10,10, retstep=True)
print(a)
输出是一个元组: (array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.]), 1.0)
6. 创建等比数列填充的narray
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
base 参数意思是取对数的时候 log 的下标。
参数 | 描述 |
---|---|
start | 序列的起始值为:base ** start |
stop | 序列的终止值为:base ** stop。如果endpoint为true,该值包含于数列中 |
num | 要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
endpoint | 该值为 true 时,数列中中包含stop值,反之不包含,默认是True。 |
base | 对数 log 的底数。 |
dtype | ndarray 的数据类型 |
- 示例1
# 默认底数是 10
a = np.logspace(1.0, 2.0, num = 10)
print (a)
输出: [ 10. 12.91549665 16.68100537 21.5443469 27.82559402 35.93813664 46.41588834 59.94842503 77.42636827 100. ]
- 示例2
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
print (a)
输出: [ 1. 2. 4. 8. 16. 32. 64. 128. 256. 512.]
7. 从已有数组创建narray
numpy.asarray(a, dtype = None, order = None)
参数 | 描述 |
---|---|
a | 任意形式的输入参数,可以是,列表, 列表的元组, 元组, 元组的元组, 元组的列表,多维数组 |
dtype | 数据类型,可选 |
order | 可选,有"C"和"F"两个选项,分别代表,行优先和列优先,在计算机内存中的存储元素的顺序。 |
- 示例
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x)
print (a)
输出: [1 2 3]
8. 从buffer流创建narray
numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)
参数 | 描述 |
---|---|
buffer | 可以是任意对象,会以流的形式读入。 |
dtype | 返回数组的数据类型,可选 |
count | 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据。 |
offset | 读取的起始位置,默认为0。 |
- 示例
s = b'Hello World'
a = np.frombuffer(s, dtype = 'S1')
print (a)
输出: [b'H' b'e' b'l' b'l' b'o' b' ' b'W' b'o' b'r' b'l' b'd']
9. 从迭代对象创建narray
numpy.fromiter(iterable, dtype, count=-1)
参数 | 描述 |
---|---|
iterable | 可迭代对象 |
dtype | 返回数组的数据类型 |
count | 读取的数据数量,默认为-1,读取所有数据 |
- 示例
# 使用 range 函数创建列表对象
list=range(5)
it=iter(list)
# 使用迭代器创建 ndarray
x=np.fromiter(it, dtype=float)
print(x)
输出: [0. 1. 2. 3. 4.]
注:整理自菜鸟教程
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